Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.857
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SINTECH (Science and Information Technology) Journal JSiI (Jurnal Sistem Informasi) Jurnal Telematika EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Generation Journal Jurnal UNITEK Jurnal Algoritma AL-UMRON: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat The Indonesian Journal of Computer Science
Sanjaya, Ucta Pradema
Unknown Affiliation
Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Public Health Social Sciences

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Klasifikasi Dana Hibah Usaha Mikro Kecil dan Menengah dengan Metode Naïve Bayes Sanjaya, Ucta Pradema; Pribadi , Teguh; Prastya, Ifnu Wisma Dwi
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 11 No. 3 (2022): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v11i3.3099

Abstract

Pandemi COVID-19 yang melanda membuat pengusaha mengalami melambatnya perekonomian. Untuk menstimulus perekonomian serta memberikan ketahanan terhadap pengusaha maka pemerintah memberikan dana hibah untuk pengusaha Usaha Micro Kecil dan Menengah. Pemberian dana hibah untuk Usaha Micro Kecil dan Menengah terkadang terdapat masalah dalam pembagiaanya. Dikarenakan terdapat permasalahan tersebut maka perlu adanya model data mining dalam menangani masalah terserbut. Data mining bentuk disiplin ilmu yang memiliki 5 peran antar lain metode klasifikasi. Pada metode klasifikasi yang mengunakan peluang yang ciri perhitungannya adalah metode naïve bayes. Metode naïve bayes sudah banyak digunakan untuk mengklasifikasikan beberapa penelitian terkait dengan ekonomi, kesehatan, dan lain sebagainya. Dari pengunaan naïve bayes, maka akan di evaluasi dengan X-Cross validation/ K-Fold validation. Dari perbandingan pengunaan fold validation maka nilai akurasi terbesar terdapat pada nilai 3 fold validation dengan nilai akurasi sebesar 95,96% dan untuk nilai recall pada percobaan metode fold validation semuanya mendapatkan nilai 100%. Nilai presisi paling tinggi pada percobaan 3 fold validation yaitu sebesar 87,96%.
Co-Authors Ade Pratama Ais, Salma Rihadatul Damayanti, Hevi Alvina Diah Anggraini, Diah Dirgantoro, Guruh Putro Fauziyah, Dewi Nur Fetrika Anggraini, Fetrika Heni Setyowati Hevi Alvina Damayanti Ilhamy, Rifqi Syahrul Irsyada, Rahmat Ita Aristia Sa'ida Iwan Setiawan Wibisono Nita Cahyani Prastya, Ifnu Wisma Dwi Pribadi , Teguh Sri Mujiyono Wibisono, Bagas Zakki Alawi Zayn, Afta Ramadhan